colcaroliandClaude Opus 5
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Two additions to the shared notes, both about getting content in and out of the prompt. Per-chat pinning. Notes normally reach the model as a title list only, and the body arrives just if the model decides to call read_note. A 📌 on the tab now puts a page's full body in the system prompt for the chat that is open, every turn, no tool round trip. The selection is per session (new table session_note_pages, unique on session_id + page_id), so different conversations carry different pages. The title list marks pinned pages so the model does not read them twice, and bodies are capped per page by SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT. A new chat has no session row until its first message, so the front end cannot PUT the selection yet. POST /chat/stream therefore accepts note_page_ids and applies it before building the context, which makes the pins count from the very first turn. File import. Dropping .md/.txt on the editor - or picking them with the new ⬆ button - creates pages, and a .zip is unpacked into one page per text entry with the first path component as the section. That is exactly the shape the export writes, so a downloaded zip round-trips back in. Titles that collide get a " (2)" suffix rather than overwriting, since restoring a backup into a live workspace should not destroy anything. UploadFile needs python-multipart, added to the lockfile. Toasts grew a kind: the import success message was rendering in the red error toast, as was the existing session-import message. Both are green now. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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5.7 KiB
Python
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5.7 KiB
Python
from dotenv import load_dotenv
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import os
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import secrets
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load_dotenv()
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DATABASE_URL: str = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./playchat.db")
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DEFAULT_MODEL: str = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "gpt-4o")
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MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD: int = int(os.getenv("MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD", "20"))
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CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173").split(",")
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DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
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# GUI設定画面（/api/settings）を保護する簡易パスワード。未設定の場合、設定画面は常に403で拒否する。
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SETTINGS_PASSWORD: str | None = os.getenv("SETTINGS_PASSWORD")
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# サイト全体（設定画面以外の全API）を保護する簡易パスワード。未設定の場合はこれまで通り無認証で動く。
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SITE_PASSWORD: str | None = os.getenv("SITE_PASSWORD")
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# セッションCookieの署名に使う秘密鍵。未設定なら起動毎に使い捨てキーを生成する（バックエンド再起動でログインし直しになる）。
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SESSION_SECRET_KEY: str = os.getenv("SESSION_SECRET_KEY") or secrets.token_hex(32)
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# ローカルのhttp開発環境ではSecure Cookieが送信されないため、その場合のみfalseにする。公開環境では必ずtrueのままにすること。
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SESSION_COOKIE_SECURE: bool = os.getenv("SESSION_COOKIE_SECURE", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
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SESSION_MAX_AGE_DAYS: int = int(os.getenv("SESSION_MAX_AGE_DAYS", "30"))
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# メッセージへの自動タグ付けに使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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TAGGING_MODEL: str | None = os.getenv("TAGGING_MODEL")
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# Tavily Web検索
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TAVILY_API_KEY: str | None = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
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# 蓄積した知識をシステムプロンプトに注入する際の最大件数
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KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT", "15"))
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# Web検索結果を構造的な要約にまとめる際に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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SEARCH_SUMMARY_MODEL: str | None = os.getenv("SEARCH_SUMMARY_MODEL")
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# ローカルMarkdownナレッジベース（話題に応じて関連ファイルをシステムプロンプトに注入）
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LOCAL_KB_DIR: str = os.getenv("LOCAL_KB_DIR", "knowledge_base")
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LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL: str = os.getenv("LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL", "text-embedding-3-small")
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LOCAL_KB_TOP_K: int = int(os.getenv("LOCAL_KB_TOP_K", "3"))
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LOCAL_KB_MIN_SCORE: float = float(os.getenv("LOCAL_KB_MIN_SCORE", "0.75"))
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# 共有ノート（ユーザーとAIが共同編集するノート）
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# read_note ツールが1回に返す本文の最大文字数
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NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))
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# アップロードで一度に取り込めるページ数と、1ファイル（ZIP内は1エントリ）あたりの最大バイト数
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NOTES_IMPORT_MAX_PAGES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_PAGES", "100"))
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NOTES_IMPORT_MAX_BYTES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_BYTES", "2000000"))
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# セッションに紐付けたページ1枚あたり、システムプロンプトに載せる本文の最大文字数
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SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT", "8000"))
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# read_knowledge ツールが1回に返す蓄積知識の本文の最大文字数
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KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))
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# Amazon Bedrock
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# 以下はすべて LiteLLM(boto3) が os.environ から直接読み取るため、.env に書くだけで自動的に有効になる。
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# IAM経由（推奨）: AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY を設定する。
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# API key方式（旧）: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK のみを設定する。
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# 両方設定されている場合はIAM認証（Access Key）が優先される。
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AWS_ACCESS_KEY_ID: str | None = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")
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AWS_SECRET_ACCESS_KEY: str | None = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
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AWS_SESSION_TOKEN: str | None = os.getenv("AWS_SESSION_TOKEN") # 一時的なIAMクレデンシャルを使う場合のみ
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AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK: str | None = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK")
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AWS_REGION_NAME: str = os.getenv("AWS_REGION_NAME", "us-east-1")
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# 天気予報 → Discord 通知
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DISCORD_WEBHOOK_URL: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
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WEATHER_AREA_CODE: str = os.getenv("WEATHER_AREA_CODE", "120000") # 千葉県
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WEATHER_AREA_KEYWORD: str = os.getenv("WEATHER_AREA_KEYWORD", "北西部") # 市川市は千葉県北西部
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WEATHER_NOTIFY_HOUR: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_HOUR", "22"))
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WEATHER_NOTIFY_MINUTE: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MINUTE", "0"))
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# 通知メッセージをLLMで生成する場合に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
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WEATHER_NOTIFY_MODEL: str | None = os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MODEL")
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# Discord Bot（メンションへの自動返信用）
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DISCORD_BOT_TOKEN: str | None = os.getenv("DISCORD_BOT_TOKEN")
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DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT: str = os.getenv(
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"DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT",
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"あなたは「お天気アプリ」という名前のDiscord Botです。"
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"天気や洗濯指数の質問には親しみやすく簡潔に答え、"
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"雑談にも気さくに応じてください。絵文字を適度に使って親しみやすい口調で話します。",
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)
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# どうでもいいTipsを定期的にDiscordへ投稿する機能
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USELESS_TIPS_ENABLED: bool = os.getenv("USELESS_TIPS_ENABLED", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
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USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS: int = int(os.getenv("USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS", "3"))
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USELESS_TIPS_MODEL: str | None = os.getenv("USELESS_TIPS_MODEL")
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# 未設定なら天気通知と同じ DISCORD_WEBHOOK_URL を使う
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DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS") or os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
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